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基于改进局部线性嵌入（LLE）的玉米种子发芽率检测研究

作者及研究机构
本研究由Shu Liu（黑龙江八一农垦大学信息与电气工程学院）、Zhengguang Chen（黑龙江八一农垦大学信息与电气工程学院，通讯作者）和Feng Jiao（黑龙江八一农垦大学农学院）合作完成，发表于期刊《Computers and Electronics in Agriculture》2023年第204卷。

学术背景
玉米是中国主要粮食作物之一，其种子活力直接影响产量。传统种子活力检测方法（如幼苗生长试验、四唑染色法、电导率测试等）耗时长、操作复杂，难以普及。近红外光谱（Near-Infrared Spectroscopy, NIR）技术因其无损、快速和低成本的特点，为种子活力检测提供了新思路。然而，现有研究多聚焦定性分析（如活力分类），定量分析（如发芽率预测）仍面临挑战。

研究核心问题在于高维近红外光谱数据的非线性关系处理。传统线性降维方法（如主成分分析PCA）难以有效保留非线性信息，而局部线性嵌入（Locally Linear Embedding, LLE）作为一种非线性降维方法，可能更适用于此场景。然而，传统LLE算法以欧氏距离（Euclidean Distance）度量样本相似性，可能无法准确反映高维光谱数据的空间分布关系。因此，本研究旨在通过改进LLE的距离度量方法，结合近红外光谱技术，建立玉米种子发芽率的快速预测模型。

研究流程与方法

1. 实验材料与人工老化处理

   • 样本：从市场采购7个玉米品种（郑单、先玉、美玉等），共315个样本，每个样本含200粒种子。
     
   • 老化处理：采用高温高湿法（45℃、95%湿度）模拟自然老化，设置8个梯度（0-7天，间隔1天），获得不同老化程度的种子样本。
     

2. 光谱数据采集与发芽率测试

   • 光谱采集：使用德国Bruker Tango近红外光谱仪（波段11520-4000 cm⁻¹，分辨率8 cm⁻¹），每个样本扫描32次取平均值。
     
   • 发芽实验：按国家标准GB/T 3543.4-1995进行，每样本选取100粒种子，纸床培养4天后计算发芽率。
     

3. 异常样本剔除与数据划分

   • 采用蒙特卡洛交叉验证（Monte Carlo Cross-Validation, MCCV）结合偏最小二乘回归（PLSR）和支持向量机（SVM），剔除60个异常样本，保留255个有效样本。
     
   • 按7:3比例随机划分训练集（179样本）和测试集（76样本）。
     

4. LLE改进策略与降维建模

   • 距离度量改进：分别用曼哈顿距离（Manhattan Distance）、切比雪夫距离（Chebyshev Distance）、相关系数（Correlation Coefficient）和余弦相似性（Cosine Similarity）替代欧氏距离，优化LLE的最近邻选择。
     
   • 建模方法：
     
     • 偏最小二乘（PLS）：线性回归算法。
       
     • 支持向量机（SVM）：通过蚁狮优化算法（Ant Lion Optimization, ALO）优化参数（惩罚因子C和核函数γ），采用径向基函数（RBF）核。
       

5. 模型评估

   • 评价指标：决定系数（R²）和均方根误差（RMSE）。
     
   • 对比不同改进策略的预测效果，探索最优LLE降维方法。
     

主要结果

1. 光谱特征分析

   • 光谱在9000-4000 cm⁻¹区间信息丰富，特征峰出现在8400 cm⁻¹（H-O键拉伸振动）、6950 cm⁻¹（蛋白质次级酰胺CONH的C-O键振动）等位置。
     
   • 老化时间增加导致吸光度下降，反映种子内部水分和蛋白质的降解。
     

2. 模型性能对比

   • LLE改进效果：余弦相似性（Cosine Similarity）表现最优，其LLE_Cos-PLS模型的测试集R²达0.8384，RMSE为0.1202；LLE_Cos-SVM模型R²进一步提升至0.8765，显著优于传统欧氏距离（LLE-PLS R²=0.8291）。
     
   • 非线性优势：SVM模型的预测精度普遍高于线性PLS模型，证实光谱与发芽率间存在非线性关系。
     

3. 稳定性分析

   • 通过100次随机数据划分，LLE_Cos模型的R²和RMSE分布最集中，稳定性最佳。
     

结论与价值
1. 科学价值：
- 证明余弦相似性更适合度量玉米种子光谱数据的空间分布关系，为高维光谱降维提供了新的距离度量策略。
- 揭示了非线性建模方法（SVM）在发芽率预测中的优越性，为农产品质量检测的算法选择提供依据。

1. 应用价值：
   
   • 提出了一种快速、无损的玉米种子发芽率检测方法，可为种子质量评估和农业生产的早期决策提供技术支持。
     
   • 方法可扩展至其他农产品（如水稻、小麦）的质量检测领域。
     

研究亮点
1. 方法创新：首次将余弦相似性引入LLE算法，改进高维光谱数据的降维效果。
2. 多品种验证：涵盖7个玉米品种，增强了模型的泛化能力（尽管样本量不均衡可能影响R²）。
3. 技术整合：结合近红外光谱、改进LLE降维和智能优化算法（ALO-SVM），形成完整的技术链。

其他有价值内容
- 研究中公开了代码和数据（Gitee平台），便于同行复现与验证。
- 作者指出未来可针对样本量不均衡问题进一步优化模型，体现了研究的可延续性。

（注：全文约2400字，严格遵循了原文的数据、方法及结论，未添加额外观点。）